最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。图神经网络在数据具有明确关系的结构场景，如物理系统，分子结构和知识图谱中有着广泛的研究价值和应用前景，本文将介绍在KDD 2020上发表的两个在这一场景下的最新...

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“数据猿年度重磅活动预告：2020年度金猿策划活动（金猿榜单发布+金猿奖杯颁发）即将推出，敬请咨询期待！

大家好，小米粥销声匿迹了很长一段时间，今天又杀回来啦！这次主要是介绍下生成模型的相关内容，尤其是除了GAN之外的其他生成模型，另外应部分读者要求，本系列内容增添了代码讲解，希望能使大家获益，更希望大家多多指正错误、多提...

GAN创始人 Ian Goodfellow 在酒吧微醉后与同事讨论学术问题，当时灵光乍现提出了GAN初步的想法，不过当时并没有得到同事的认可，在从酒吧回去后发现女朋友已经睡了，于是自己熬夜写了代码，发现还真有效果，于是经过一番研究后，GA...

今天，和大家分享一篇港中文MMLab发表于NeurIPS 2020的论文《Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID》，该工作提出自步对比学习框架及混合记忆模型，旨在解决无监督及领域...

图神经网络（GNNs）是图学习中一种主流的技术。然而，对于GNN为什么在实际使用中很成功以及它们是否是优异性能所必需的技术，了解相对较少。

本文介绍了Hinton团队发表在NeurIPS 2020上的一项研究工作，一作是Ting Chen，研究人员首次在ImageNet上尝试了半监督学习的典型范式，并取得了优越的结果。此外，他们还发现，网络的规模越大，需要的标签数据越少。...

Another step toward demystifying deep neural networks

本文介绍了Hinton团队发表在NeurIPS 2020上的一项研究工作，一作是Ting Chen，研究人员首次在ImageNet上尝试了半监督学习的典型范式，并取得了优越的结果。此外，他们还发现，网络的规模越大，需要的标签数据越少。...